Čo je inferencia?

Inferencia je proces, pri ktorom natrénovaný model umelej inteligencie aplikuje naučené vzory na nové, predtým nevidené dáta a generuje výstupy – predikcie, klasifikácie alebo iné rozhodnutia. Zatiaľ čo trénovanie modelu predstavuje fázu učenia, inferencia je fázou praktického využitia, keď model aktívne spracováva reálne požiadavky.

Ako prebieha inferencia?

Proces inferencie začína prijatím vstupných dát – môže ísť o text, obraz, zvuk alebo štruktúrované dáta. Model tieto vstupy spracuje cez svoje vrstvy a parametre, ktoré si osvojil počas trénovania. Výsledkom je výstup zodpovedajúci typu úlohy – napríklad klasifikácia obrazu do kategórie, vygenerovaný text alebo číselná predikcia.

Na rozdiel od trénovania, pri inferencii sa váhy modelu nemenia. Model pracuje v režime „len na čítanie“ a využíva už naučené reprezentácie. Rýchlosť inferencie závisí od veľkosti modelu, hardvérovej infraštruktúry a optimalizačných techník ako kvantizácia či pruning.

Inferencia a jej nasadenie

Nasadenie modelu do produkčného prostredia úzko súvisí s optimalizáciou inferencie. Modely nasadené v reálnom čase musia spĺňať požiadavky na latenciu – napríklad chatboty potrebujú odpovedať v rádoch milisekúnd. Organizácie preto využívajú špecializovaný hardvér ako GPU, TPU alebo dedikované inferenčné akcelerátory.

Vieš, že…

…inferencia veľkých jazykových modelov môže spotrebovať až 90 % celkových výpočtových nákladov počas životného cyklu AI systému?

Medzi bežné optimalizačné techniky patrí model distillation, kde sa znalosti veľkého modelu prenášajú do menšieho, efektívnejšieho modelu. Ďalšou možnosťou je batching – zoskupovanie viacerých požiadaviek do jedného výpočtu, čo zvyšuje priepustnosť systému.

Typy inferencie

Rozlišujeme niekoľko prístupov k inferencii podľa kontextu nasadenia.

V závislosti od času rozoznávame tieto typy:

1. Real-time inferencia spracováva požiadavky okamžite a využíva sa v interaktívnych aplikáciách.
2. Batch inferencia spracováva veľké objemy dát naraz, typicky v nočných hodinách alebo mimo špičky.

V závislosti od miesta rozoznávame tieto typy:

1. Edge inferencia prebieha priamo na koncových zariadeniach – smartfónoch, IoT senzoroch alebo embedded systémoch. Tento prístup znižuje latenciu a závislosť na sieťovom pripojení, ale vyžaduje modely optimalizované pre obmedzené výpočtové zdroje.
2. Cloud inferencia naopak využíva výpočtový výkon dátových centier a umožňuje nasadenie väčších modelov.

Príklady použitia inferencie

Inferencia sa uplatňuje v širokom spektre aplikácií. Vo virtuálnych asistentoch a chatbotoch model vykonáva inferenciu pri každej používateľskej správe – analyzuje vstup a generuje relevantnú odpoveď. Systémy rozpoznávania obrazu v medicíne využívajú inferenciu na analýzu röntgenových snímok alebo CT vyšetrení.

Odporúčacie systémy e-commerce platforiem vykonávajú inferenciu pri každej návšteve používateľa, aby predikovali jeho preferencie. Autonómne vozidlá spracovávajú dáta zo senzorov v reálnom čase a inferencia im umožňuje rozhodovať o navigácii a bezpečnosti. Inferencia má svoje obmedzenia – presnosť výstupov závisí od kvality trénovacích dát a model môže zlyhávať na vstupoch výrazne odlišných od trénovacej distribúcie.

Zdroje a odkazy

Použité zdroje:

• Google Cloud – What is ML inference?: https://cloud.google.com/learn/what-is-ml-inference
• NVIDIA Developer – Deep Learning Inference: https://developer.nvidia.com/deep-learning-inference

Odporúčané zdroje:

• Hugging Face Documentation – Inference API: https://huggingface.co/docs/api-inference